步长(step size):每隔多少个epoch降低一次学习率。 下降因子(gamma):每次降低学习率的比例,通常小于1。例如,gamma=0.1意味着每次学习率变为原来的10%。 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) # step_size: 每经过多少个epoch调整一次学习率。 # gamma: 学习率调...
如果我们在 1.1.0 及之后的版本仍然将学习率的调整(即 scheduler.step())放在 optimizer’s update(即 optimizer.step())之前,那么learning rate schedule的第一个值将会被跳过。所以如果某个代码是在 1.1.0 之前的版本下开发,但现在移植到 1.1.0及之后的版本运行,发现效果变差,需要检查一下是否将scheduler.step...
torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1) milestones为一个数组,如 [50,70]. gamma为倍数。如果learning rate开始为0.01 ,则当epoch为50时变为0.001,epoch 为70 时变为0.0001。 当last_epoch=-1,设定为初始lr。 参考博客:...
2 lr_scheduler调整策略:根据训练次数 torch.optim.lr_scheduler中大部分调整学习率的方法都是根据epoch训练次数,这里介绍常见的几种方法,其他方法以后用到再补充。 要了解每个类的更新策略,可直接查看官网doc中的源码,每类都有个get_lr方法,定义了更新策略。
为了更好地理解学习率设置，可以参考TensorFlow框架中的学习率调整方法。此方法通过动态调整学习率，使得模型在训练初期快速收敛，后期平稳优化。在PyTorch中，`torch.optim.lr_scheduler`模块提供了多种学习率调整策略，如`ReduceLROnPlateau`等。这类方法根据epoch训练次数动态调整学习率，以优化训练过程。`...
使用的时候需要选择网络的度量指标,使用如下类的step方法实现,例子如下: 栗子: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min',factor=0.5, patience=4, verbose=True) ... scheduler.step(train_loss) # ...
torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False) 参数:每隔step_sizeepochs,lr调整为lr * gamma,如: # 假设:lr = 1.0, gamma = 0.1, step_size = 10# lr = 1.0 if 1 <= epoch < 10# lr = 0.1 if 10 <= epoch < 20# lr = 0.01 if 20...
使用调度器的基本步骤如下：1.首先，你需要选择一个适合你的模型的调度器。例如，如果你使用`StepLR`调度器，你可以这样初始化它：```pythonscheduler=torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=10,gamma=0.1)```这里，`optimizer`是你之前定义的优化器，`step_size`是更新学习率的间隔（以epoch为...
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lr (float, 可选) – 将delta应用于参数之前缩放的系数(默认值:1.0) weight_decay (float, 可选) – 权重衰减 (L2范数)(默认值: 0) step(closure) 执行单个优化步骤。 参数: closure (callable,可选) – 重新评估模型并返回损失的闭包。 classtorch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight...